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Doctoral Thesis
DOI
10.11606/T.6.2018.tde-19042018-120404
Document
Author
Full name
Antonio de Castro Bruni
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2018
Supervisor
Committee
Assunção, João Vicente de (President)
Borsari, Vanderlei
Giampaoli, Viviana
Nigro, Francisco Emilio Baccaro
Ribeiro, Helena
Title in Portuguese
Critérios para identificação de veículos leves do ciclo Otto com elevadas emissões, utilizando dispositivo de sensoriamento remoto
Keywords in Portuguese
Caracterização de Frota
Hidrocarbonetos
High Emitter
Monóxido de Carbono
Óxido Nítrico
Poluição Veicular
Potência Específica do Veículo
Proconve
Programa I/M
Sensoriamento Remoto
Abstract in Portuguese
Ocorrem anualmente aproximadamente 600.000 mortes de crianças com até cinco anos, no mundo. Pneumonia é a principal causa e mais de 50 por cento destas mortes são atribuídas à poluição do ar. Ela ainda é responsável pelo aumento do risco de infecções respiratórias, asma, condições neonatais adversas e anomalias congênitas. A poluição do ar também afeta o desenvolvimento cognitivo de crianças e induz o desenvolvimento de doenças crônicas na idade adulta. Entre 70 e 80 por cento da poluição do ar em nações em desenvolvimento são de origem veicular. Objetivando definir critérios baseados em medições com sensoriamento remoto para identificação de veículos automotores leves do ciclo Otto com elevadas emissões de monóxido de carbono, hidrocarbonetos ou óxido nítrico, foram utilizados os dados secundários gerados pela Remote Sensing do Brasil Ltda dos quais foram selecionados 179.142 veículos em uso da frota circulante da cidade de São Paulo com medições completas dos índices de emissão dos poluentes monóxido de carbono (CO), hidrocarbonetos (HC) e óxido nítrico (NO) e ainda velocidade e aceleração do veículo quando da medição e inclinação da pista no local escolhido para as medições. Foram ajustados modelos estatísticos da classe Generalised Additive Models for Location, Scale and Shape (GAMLSS) visando testar a influência do Tipo de Combustível, da Potência Específica do Veículo (VSP) e das Fases do Programa de Controle da Poluição do Ar por Veículos Automotores (Proconve) sobre as emissões de CO, HC e NO, medidos usando o Remote Sensing Device (RSD). As emissões foram então conceitualmente subdivididas em dois grupos: veículos com emissões normais e com emissões anormais, isso para os diversos poluentes em veículos das Fases L3, L4 e L5 que são as fases de interesse para o gerenciamento da qualidade do ar. Variáveis latentes foram definidas para indicarem as distribuições dos veículos em relação a esses grupos e Fases. O algoritmo Expectation-Maximization (EM) foi empregado para identificação dos parâmetros das distribuições. Para determinação dos valores associados aos veículos com elevadas emissões de determinado poluente e fase do Proconve, foi empregado o percentil 98 por cento da distribuição ajustada para os veículos dos grupos com emissões normais. Assim sendo, o Erro de Tipo I foi fixado em 2 por cento sendo que esse percentual foi estabelecido considerando o Erro de Tipo II, de apontar o veículo como tendo emissão normal quando na realidade trata-se de um high emitter. Através desta abordagem foram determinados os valores indicativos de veículos com elevadas emissões segundo o poluente e a Fase do Proconve. Os resultados apontaram decréscimo nas emissões de CO e de HC segundo as Fases do Proconve. Para o NO, o comportamento das emissões não acompanhou as reduções impostas pelas Fases do Proconve. Foi constatado que os veículos de 2005 a 2009, movidos exclusivamente a gasool, foram os que apresentaram as maiores emissões de NO. Diversos possíveis fatores causadores deste comportamento diferenciado do NO foram discutidos neste trabalho. Os dados de qualidade do ar detectaram aumento significativo nas concentrações ambientais de Óxidos de Nitrogênio (NOx) em 2007, quando foi monitorado este parâmetro no período de inverno, o que pode indicar a influência dos high emitters, mas necessita de estudos mais aprofundados para confirmação da causa deste comportamento.
Title in English
Criteria for identification of Otto cycle light duty vehicles with high emissions, using remote sensing device
Keywords in English
Carbon Monoxide
High Emitters
Hydrocarbons
I/M Program
Mobile Source
Nitric Oxide
On-Road Measurement
Proconve
Remote Sensing Devices
Vehicle Emission
Vehicle Fleet Characteristics
Vehicle Specific Power
Abstract in English
Approximately 600,000 deaths occur worldwide annually for children up to five years of age. Pneumonia is the leading cause and more than 50 per cent of these deaths are attributed to air pollution. It is still responsible for increased risk of respiratory infections, asthma, adverse neonatal conditions and congenital anomalies. Air pollution also affects the cognitive development of children and induces future development of chronic diseases in adulthood. In order to define criteria based on remote sensing measurements to identify Otto cycle light duty vehicles (LDV) with high emissions of carbon monoxide, hydrocarbons or nitric oxide it was used secondary data produced by Remote Sensing do Brasil Ltda, from which 179,142 inuse vehicles were selected, that belongs to the city of São Paulos current fleet. All those vehicles had complete measurements of emission of carbon monoxide (CO), hydrocarbons (HC) and nitric oxide (NO), and also speed and acceleration of the vehicle during measurements, and slope of the track at the place chosen for the measurements. Statistical models of the Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape (GAMLSS) class were adjusted to test the influence of fuel type, Vehicle Specific Power (VSP) and of the Brazilian Vehicle Emission Control Program [Proconve] phases on CO, HC and NO emissions, measured using Remote Sensing Device (RSD). The emissions were then conceptually subdivided into two groups: vehicles with normal and abnormal emission, for the various pollutants in vehicles of L3, L4 and L5 phases of Proconve, which were of interest for the air quality management. Latent variables were defined to indicate the distribution of vehicles in relation to those groups and phases. The algorithm Expectation Maximization (EM) was employed to identify all parameters of the distributions. We use the 98 per cent percentiles of the statistical distribution set, for vehicles of groups with normal emissions to determine the limit values for vehicles with high emissions of pollutants and Proconve Phase. Therefore, the Type I Error was set at 2 per cent and this percentage was established considering the Type II Error to point the vehicle as having normal emission when in fact it is a high emitter. Through this approach, the indicative values of vehicles with high emissions according to the pollutant and the Proconve Phase were determined. Results of emissions measured with the RSD technique indicated a decrease in CO and HC emissions according to the Proconve Phase. For the NO, the emissions behavior did not follow the reductions imposed by the Proconve Phases. It was found that newer vehicles year model from 2005 to 2009 exclusively gasohol-powered vehicles, were the ones that presented the highest NO emissions. Several possible causative factors of this differential behavior of NO were discussed in this study. A significant increase in the environmental concentrations of Nitrogen Oxides (NOx) was detected in 2007, when this parameter was monitored in the winter period. This may indicate the influence of the high emitter vehicles, but it requires a more in-depth cause-effect study for confirmation of this behavior.
 
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Publishing Date
2018-04-19
 
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